在现代信息技术的发展中，智能问答系统（Intelligent Question Answering System, IQAS）作为一种重要的应用领域，不断吸收和融合各种先进技术，以提高其对复杂问题的理解和回答能力。其中，深度学习（Deep Learning, DL）作为一种强大的机器学习工具，对于提升智能问答系统性能起到了至关重要的作用。

1.0 引言

智能问答系统是利用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术来分析用户的问题，并提供相应答案的一种计算机程序。它可以根据用户提出的问题查询数据库、互联网或其他知识源，以提供准确、快速且个性化的回答。随着人工智能技术尤其是深度学习不断发展，基于n-gram模型构建的人工智能问答系统已经逐渐成为研究热点之一。

2.0 n-gram模型概述

n-gram模型是一种常用的统计语言模型，它通过观察短语序列来预测长语句。在这个模型中，每个词都被看作是一个符号，每个符号都是由前面n个词组成的一个片段，这些片段称为n-grams。当我们想要预测一个特定的词时，我们会考虑该词之前出现过多少次相同类型的前n-1个词。这使得基于n-gram的语言生成任务更加简单，因为它依赖于上下文而非单一单元。

3.0 深度学习介绍

深度学习是一种特殊类型的人工神经网络，它能够自动从大量数据中学习并识别模式。在这个过程中，它通过多层相互连接的节点或者神经元进行抽象，从而能够捕捉到数据中的复杂结构。这种方法不需要显式地编程特定规则，而是通过训练过程让网络自己去发现数据中的潜在关系。

4.0 深度学习如何帮助改善IQAS？

4.1 更好的自然语言理解

在传统NLP方法如规则驱动或基于模板匹配的情况下，理解复杂和隐含意义的问题往往难以实现。而使用深层神经网络，可以更好地捕捉到语义上下文，从而增强了对开放式问题甚至无结构化输入内容理解能力。

4.2 提高泛化能力

深度学习算法通常具有良好的泛化能力，即它们能将从有限样本集中学到的知识有效地应用到新未见过的情境中。这对于那些可能包含新的概念、新术语或特殊情况的问题来说尤为重要。

4.3 自适应优化

随着时间推移，用户需求和情感表达方式也在变化。采用深度神经网络可实现自适应优化，使得智能问答系统能够更灵活地调整自身以适应当前的环境变化。

4.4 准确率提升

经过充分训练后的深层神经网络可以产生非常高精确性的结果，因此它们对于构建一个高效且准确率极高的人工智慧问答平台来说，是理想之选。

5.0 结论

总结来说，无论是在提高自然语言理解能力、扩展泛化范围、促进自我优化还是增强整体精准性方面，都有充分证据表明，在当前高速发展的人工智能时代，将深入结合基于n 的统计学原理与最新的人工视觉学理论，将带来革命性的突破，为我们带来了一个全新的视角，让人类与机器之间沟通变得更加顺畅、高效。此外，由于这类AI技术还处于迅速成熟阶段，所以未来仍将有更多令人振奋的事情等待我们探索和开发。一旦这些新兴科技得到进一步完善，它们就有可能彻底改变我们的生活方式，使我们的日常工作更加轻松，也许甚至比现在更接近科学幻想电影里所描绘的情景——即人们与电脑直接交流，无需键盘输入，只需思考电脑就会给出答案。不过，这一切都还只是遥远未来的梦想，而目前，我们正站在历史的大门口，看着这一切正在一步步向现实迈进。在此基础上，我们相信人类社会很快会迎来一次巨大的变革，一场关于“什么”、“谁”、“如何”以及“为什么”的全面重塑期。